典型文献
激光雷达和行人航迹推算融合的室内目标定位方法
文献摘要：
激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)在室内定位中具有抗干扰能力强,速度、角和距离分辨率高等优点,但在定位过程中其精度易受环境因素干扰影响.提出了一种LiDAR和行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)融合的室内定位方法,以扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)为基础,通过对LiDAR的位移增量、角度观测值以及PDR的位姿信息等量测值进行解算,令二者互补融合,有效抑制非视距影响和误差累积的问题,并对单一类组合算法和融合类组合算法的定位精度进行对比分析.实验结果表明:当室内人员为行走状态时,LiDAR和PDR融合定位算法较单一定位方法在精度和稳定性方面均有效提高,PDR定位误差为0.98 m,LiDAR定位误差为0.6 m,EKF融合后定位误差下降到0.32 m.
文献关键词：
室内定位;LiDAR;算法融合;行人航迹推算(PDR);扩展卡尔曼滤波(EKF)
中图分类号：
作者姓名：
李景文;韦晶闪;陆妍玲;姜建武;朱明;叶波;张英南
作者机构：
桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林541004;广西空间信息与测绘重点实验室,桂林541004;广西壮族自治区自然资源信息中心,南宁510023;广西产研院人工智能与大数据应用研究所,南宁530200
文献出处：
引用格式：
[1]李景文;韦晶闪;陆妍玲;姜建武;朱明;叶波;张英南-.激光雷达和行人航迹推算融合的室内目标定位方法)[J].科学技术与工程,2022(25):11068-11074
A类：
B类：
激光雷达,行人航迹推算,目标定位,定位方法,light,detection,ranging,LiDAR,室内定位,抗干扰能力,分辨率高,干扰影响,pedestrian,dead,reckoning,PDR,扩展卡尔曼滤波,extended,Kalman,filter,EKF,观测值,位姿,等量,互补融合,非视距,误差累积,组合算法,定位精度,内人,融合定位,定位算法,定位误差,后定位,差下,算法融合
AB值：
0.360179
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
